Frontier został stworzony przez firmę Elbit Systems, aby samodzielnie wykrywać, klasyfikować i oceniać zagrożenia w czasie rzeczywistym, jednocześnie zmniejszając obciążenie operatorów. System wykorzystuje zaawansowaną sztuczną inteligencję (AI) do optymalizacji gromadzenia informacji wywiadowczych i wspierania procesu podejmowania decyzji.

Według informacji podanych przez firmę Elbit, Frontier został zaprojektowany, aby sprostać rosnącym wymaganiom stawianym funkcjonariuszom/operatorm, których zadaniem jest monitorowanie tysięcy alertów i dużych ilości danych jednocześnie. Wymagania te często pochłaniają znaczne zasoby i niosą ze sobą ryzyko potencjalnych błędów.

Jedną z kluczowych funkcji systemu jest „adaptacyjne uczenie się oparte na sztucznej inteligencji”, które umożliwia ciągłe uczenie się i dostosowywanie do rutynowych operacji. System zapewnia również „autonomiczną klasyfikację zagrożeń” i „inteligentne wsparcie w podejmowaniu decyzji”, umożliwiając szybką reakcję i dostarczając jasnych, praktycznych informacji.

System integruje dane z wielu czujników, przekształcając je w spójny obraz sytuacyjny. Przesyłając tylko najbardziej istotne, przeanalizowane informacje, Frontier ma na celu poprawę wydajności przy jednoczesnym obniżeniu kosztów operacyjnych.

System, który się uczy

Adaptacyjne uczenie się umożliwia systemowi Frontier rozpoznawanie rutynowych wzorców i wykrywanie anomalii poprzez analizę dużych ilości danych. Autonomiczna klasyfikacja zagrożeń zapewnia szybką i dokładną identyfikację, umożliwiając natychmiastową reakcję. Narzędzia wspomagające podejmowanie decyzji ustalają priorytety ryzyka i dostarczają operatorom praktycznych informacji. Efektywność operacyjna ma również kluczowe znaczenie dla projektu, zmniejszając zapotrzebowanie na siłę roboczą, obniżając koszty i poprawiając wskaźniki powodzenia misji.

Elbit Systems twierdzi, że nowe rozwiązanie „zmniejsza obciążenie zespołów operacyjnych, obniża koszty operacyjne i zwiększa skuteczność misji”.

Otwarta architektura systemu ułatwia integrację z różnymi czujnikami i systemami C4I, zwiększając elastyczność. Frontier może współpracować z szeroką gamą kamer i czujników bez konieczności ponownego uczenia swojej sieci neuronowej. Tworzy również sektorową pamięć operacyjną, przetwarzając surowe dane z wielu źródeł i przekształcając je w użyteczne metadane. Zmniejsza to liczbę fałszywych alarmów, jednocześnie zwiększając prawdopodobieństwo wykrycia. Jego zdolność adaptacyjna pozwala na wdrażanie w konfiguracjach modułowych dostosowanych do konkretnych wymagań operacyjnych.

W praktyce system Frontier zmienia metod nadzoru granic. Tradycyjne rozwiązania często borykają się z nadmierną ilością danych wejściowych, które generują wysoki odsetek fałszywych alarmów. Natomiast rozwiązanie firmy Elbit tworzy kompleksowy i ewoluujący obraz sektora, samodzielnie ucząc się lokalnej topografii i rutynowych procedur operacyjnych. Umożliwia to automatyczną kategoryzację i priorytetyzację zagrożeń, dzięki czemu operatorzy mogą monitorować rozległe obszary, zachowując jednocześnie zdolność do szybkiego reagowania na wtargnięcia lub podejrzane działania.